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Optimisation linéaire Exercices de modélisation

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Academic year: 2022

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Texte intégral

(1)

Optimisation linéaire Exercices de modélisation

But

• Choix des variables de décision

• Choix du domaine (réel ou entier ?)

• Définition de la fonction objective

• Définition des contraintes

Exercice 1 : Les pêcheurs

Les variables (réelles)

H : quantité de homards pêchés (tonne) T : quantité de tourteaux pêchés (tonne) A : quantité d’araignées pêchées (tonne)

La fonction objective

max : z = 95 0,8H ( ) + 24 0,95 ( T ) + 17 0,9A ( )

Les contraintes

H + T + A ≤ 1000 (capacité maximale des bateaux) 0,8H + 0,95 T + 0,9A ≤ 900 (conditionnement)

H − ( T + A ) 100 H ( T + A ) 100

T + AH ≤ 100

⎧ ⎨

⎩ (équilibre)

H ≥ 0,T ≥ 0, A ≥ 0

M1 Info 2005 / 2006 — Université d’Angers — Optimisation linéaire — Exercices de modélisation 1

(2)

Exercice 2 : Chaîne d’hôtels

Les variables (entières, modèle {0,1})

∀i ∈ { 1,2,3,4 } , L

I

= 1 si l'hôtel de Lyon est contruit l'année i L

i

= 0 sinon

idem pour M

i

, H

i

, T

i

, P

i

, B

i

⎨ ⎪

⎩⎪

On a donc 6 × 4 = 24 variables ∈ { } 0,1 La fonction objective

Si on pose C L,i ( ) le coût de construction de l'hôtel de Lyon l'année i et de même pour M, H, P, B et T, on a :

min : z = L

i

× C L,i ( ) + M

i

× C M,i ( ) + H

i

× C H,i ( ) + P

i

× C P,i ( ) + B

i

× C B,i ( ) + T

i

× C T ( ) ,i

i=1

4

Les contraintes

Chaque hôtel ne peut être construit qu'une année parmi les 4 possibles : L

i

i=1

4

1, M

i i=1

4

1, H

i i=1

4

1, P

i i=1

4

1, B

i i=1

4

1, T

i i=1

4

1,

4 hôtels sont construits : L

i

+ M

i

+ H

i

+ P

i

+ B

i

+ T

i

i=1

4

4

a. ∀i ∈ { 1,2,3,4 } P

i

= L

i

b.

M

1

B

1

1 1

0 1

1 0

1 0

M

1

B

1

≤ 0

c. H

4

= 0,B

4

= 0

d. ∀i ∈ ⎡⎣ ⎤⎦ 1,4 T

i

+ M

i

≤ 1

e. 150L

1

+ 145M

1

+ 195 P

1

+ 140H

1

+ 125 B

1

+ 100T

1

≤ 300

M1 Info 2005 / 2006 — Université d’Angers — Optimisation linéaire — Exercices de modélisation 2

(3)

Exercice 3 : Emploi du temps

Les variables

∀i ∈I = { 1,2,3,4 } ,∀cl ∈C = { } 1,2 ,∀j J = { lu,ma,me, je,ve }

C

i,cl,j

= 1 si M.Cheese a cours avec la classe cl le jour j au créneau i

C

i,cl,j

= 0 sinon idem pour les autres profs p ∈P = { I,Ma,Ef ,D,El ,Be,Mu,Bi }

⎧ ⎨

⎩⎪

On a donc 4 × 2 × 5 × 9 = 360 variables ∈ { } 0,1

Les contraintes

Un seul prof pour une classe fixée 1 jour, 1 créneau :

∀i ∈I,∀j ∈ J,∀cl ∈C , P

i,cl,j

pP

1

Un prof ne peut être qu'à un seul endroit à la fois :

∀j ∈ J,∀iJ,∀pP, P

i,cl,j

cl∈C

1

Respecter la répartition pour M. Cheese :

C

i,1,j

= 1

j∈J

,i∈I

et C

i,2,j

= 1

j∈J,i∈I

∑ idem pour les autres p ∈ P

Cours de sport :

Mu

3,1,je

= 1 Bi

3,2,je

= 1

M. Efdehicks absent le lundi matin :

Ef

1,2,lu

= 0 Ef

2,2,lu

= 0

Mme Insuline ne travaille pas le mercredi :

∀cl ∈C I

i,cl,me

= 0

i∈I

Pas plusieurs cours de la même matière la même journée :

∀cl ∈C ,∀j ∈ J ,∀p ∈P p

i,cl,j

≤ 1

i∈I

La fonction objective

min : z = p

1,cl,j

+ p

4,cl,j

clC,

j∈J,p∈P

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